(openPR) „KI und andere Bildungstechnologien bieten viele Möglichkeiten. Doch häufig fehlt die Klarheit darüber, was didaktisch sinnvoll ist“, so Prof. Dr. Dr. Friedrich W. Hesse, Wissenschaftlicher Direktor von CATALPA. Hier setzte das Berliner Symposium an: Teilnehmende aus Wissenschaft, Politik und Hochschulpraxis diskutierten über Lösungsansätze.
Die Veranstaltung zeigte: Noch bestehen zahlreiche Unsicherheiten, sowohl auf Seiten der Hochschulleitungen als auch bei Didaktiker*innen, Lehrenden und Studierenden. „Versuch und Irrtum“ dürfe für KI und andere Bildungstechnologien jedoch kein Leitprinzip sein, führte Prof. Dr. Marcus Specht, CATALPA-Forschungsprofessur Learning Sciences in Higher Education, in seiner Keynote aus: „Voraussetzung für den Einsatz muss immer die wissenschaftliche Evidenz dazu sein, dass eine Anwendung wirkungsvoll ist.“
Möglich werde dies durch interdisziplinäre Forschung, wie sie etwa das Forschungszentrum CATALPA – Center of Advanced Technology for Assisted Learning and Predictive Analytics betreibt: Rund 60 Forschende aus Psychologie, Informatik, Bildungswissenschaft, Computerlinguistik und Soziologie arbeiten hier gemeinsam an Lösungen für die Hochschulwelt von morgen. „Forschung aus dem Reallabor“, nennt CATALPA seinen Ansatz.
„Unsere Forschung beruht auf den Prinzipien des Learning Engineering“, erläuterte Marcus Specht. Das bedeutet: Auswirkungen und Potenziale von KI werden bei CATALPA in einem geschützten Rahmen interdisziplinär erforscht, bewährte Prototypen nach iterativen Prozessen schließlich in den Regelbetrieb der FernUniversität mit rund 80.000 Studierenden überführt.
Die FernUniversität sei der ideale Standort für ein solches interdisziplinäres Forschungszentrum, so Rektor Prof. Dr. Stefan Stürmer. „Wir sind eine digitale Universität, das heißt, unsere Studierenden hinterlassen im Lernprozess zahlreiche Datenspuren. Diese Daten können wir nutzen, um den Lernfortschritt der Studierenden personalisiert zu unterstützen.“ Um die dafür notwendige strukturierte Analyse von pseudonymisierten Lerndaten zu ermöglichen, hat die FernUniversität bereits vor längerer Zeit eine Learning-Analytics-Ordnung implementiert.
Dies war eine wichtige Voraussetzung für die CATALPA-Forschung. In mehreren Workshops zeigte das Forschungszentrum auf, welche Rahmenbedingungen noch für die Umsetzung seines Reallabor-Ansatzes notwendig sind.
Dazu gehören etwa technische Infrastruktur und Zugriff auf fortgeschrittene Analyseverfahren und KI, außerdem umfangreiche, multimodale Datensätze, die semesterübergreifend und interdisziplinär generiert werden. Die Forschung selbst schließlich muss auf validen Forschungsmethoden und einem Methodenmix basieren.
Doch was bedeutet das für die Hochschulwelt insgesamt? Der Workshop zu „Gelingensbedingungen und gesellschaftlicher Relevanz“ hatte sich zum Ziel gesetzt, das auszuloten. Hier wurde auch eine Verunsicherung durch KI als disruptive Technologie deutlich. „Werden traditionelle Hochschullehrende irgendwann abgeschafft?“, fragte sich eine Teilnehmerin. Diese Bedenken zerstreute Prof. Dr. Ulrich Bartosch, Vizepräsident der Hochschulrektorenkonferenz für Lehre, Studium und Lehrkräftebildung: „Damit eine Analyse von Lernprozessen mit KI und Learning Analytics überhaupt möglich ist, muss eine Online-Verarbeitung stattfinden. Lernen findet aber auch auf vielen anderen Wegen statt, etwa über Theaterspielen, über Experimente oder Exkursionen.“
Diese Anteile des Lernens dürfe man trotz KI nicht aus dem Blick verlieren, erläuterte Bartosch in der abschließenden Podiumsdiskussion: „Aber Learning Analytics bietet schon eine ganze Menge von Chancen für die schlaue Begleitung von Lernprozessen. Gerade evidenzbasierte Rückmelde-Möglichkeiten können beim Lernen sehr helfen.“ Die Bundestagsabgeordnete Dr. Carolin Wagner, Mitglied im Ausschuss für Digitales und Staatsmodernisierung sowie im Ausschuss für Forschung, Technologie, Raumfahrt und Technikfolgenabschätzung, betonte in diesem Kontext die Bedeutung von Datensicherheit: „Bildung ist essenziell für Lebenswege von Menschen“, sagte sie. Lerndaten müssten besonders gut geschützt werden. „Der Bildungsbereich ist deshalb auch in der europäischen KI-Verordnung als Hochrisikobereich genannt.“
Einig waren sich alle Diskutierenden über die Relevanz von weiterreichenden und fundierten Erkenntnissen zum Einsatz von KI in der Hochschule. Dies sei im Reallabor besonders gut möglich, so Stefan Stürmer: „Wir müssen den KI-Einsatz unter kontrollierten Bedingungen in realen Lehr-Lern-Szenarien evaluieren“, sagte er. „Der sinnvolle Einsatz bedeutet dann einen Transformationsprozess in der gesamten Hochschule.“
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